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摘要。使用机器学习方法进行悬浮的沉积物估算。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水源
摘要。使用机器学习方法悬挂的沉积物估计。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水资源和液压结构很重要。在这项研究中，使用传统的多线性回归（MLR），机器学习方法（例如支持向量机（SVM）（SVM）和M5决策树（M5T）估算了河流的悬浮沉积物负载。每日流，每日最高和最低水温以及河流中悬浮沉积物浓度的数据都用作所有模型中的输入数据，以预测每日悬浮的沉积物排放。根据统计方法评估所有方法的性能。确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）用作比较标准。总体而言，机器学习方法更好地预测了悬浮的沉积物排放。关键字：沉积物放电，预测，线性回归，支持向量机，M5树。简介
车载通信后量子密码性能分析
近年来，量子计算 (QC) 越来越受到人们的重视，人们提出了利用量子傅里叶变换通过多项式时间可计算性来解决隐藏子群问题。此外，一些包含隐藏子群的密码方法 [如 RSA (Rivest-Shamir-Adleman) 和椭圆曲线密码 (ECC)] 可能会被 QC 破解。因此，没有隐藏子群的后量子密码 (PQC) 方法 [如基于格、基于多变量和基于代码的密码方法 [1]] 对于防御 QC 攻击具有重要意义。对于车辆通信的安全，已经基于公钥基础设施 (PKI) 设计了安全证书管理系统 (SCMS) [2] 和合作智能交通系统证书管理系统 (CCMS)。然而，这些系统中使用的密码方法都是 ECC，QC 可能会带来安全威胁。因此，可以考虑使用 PQC 方法代替 ECC 来提高安全级别。本研究将调查和讨论应用于 SCMS 和 CCMS 的 PQC 方法。此外，基于格的密码学方法是 PQC 方法的主流技术 [1]。因此，将比较标准基于格的密码学方法（即 Dilithium 和 Falcon）的性能。本研究的主要贡献如下。
在梅丹市的一个案例研究-500岁以下的ijprems -journal
jamu是一种传统的印尼草药，由植物，动物和矿物质提取物组成，并已代代相传。然而，某些纤薄的草药产品可能含有合成的药物化合物，例如速emide，西布塔明E盐酸盐和氢氯噻嗪，从而提高了安全性问题。这项研究旨在鉴定2024年在梅丹市提供的苗条草药产品中的药物化学物质。采用了一种基于实验室的实验方法，包括定性和定量分析。该程序涉及准备测试溶液，盐酸盐和速尿的比较标准标准，以及薄层色谱法（TLC）和UV-VIS分光光度计。定性分析表明，在10个样本中，一个对速尿为阳性。在358 nm处的定量分析显示，样品中的速尿浓度为7.79％。没有任何样品包含西布略胺E盐酸盐。这些发现强调了使用合成药物的草药产品的潜在掺假，强调需要更严格的质量控制和法规以确保消费者安全。
基于模型的互操作性：评估...
本研究旨在对现有的基于模型的互操作性的方法进行详尽的审查，同时还提出了一个比较框架，以根据数字连续性的新挑战来评估这些方法。比较分析将在图1中概述的过程的每个阶段进行，主要关注识别关键方法并定义比较标准。从参考语料库传达结构化，半结构化或非结构化形式以及隐式知识的明确知识开始，对于“结构结构信息语料库”，尤其是必要的知识（Lezoche等人，2012年）至关重要（Lezoche等人，2012年），以确保互操作性，使不同的系统能够无缝地连接起来，尽管它们具有内在的差异，但它们可以无缝地工作。实现这一目标涉及解决技术，语义和组织挑战，并提出了各种方法和框架来组织互操作性所需的知识，以确保模型在整个开发过程中充当信息的主要信息载体。这些模型可以采用知识图，本体论或数据模型的形式。他们的定义可以通过各种方法来实现，并取决于
航空电子开放系统架构标准化
美国国防部要求使用开放系统架构来降低生命周期成本，并实现现有和新武器系统功能的更频繁升级。美国国防部及其军事部门通过参与标准联盟和美国政府领导的标准工作组，积极参与许多开放架构标准的制定工作，例如 FACE TM 、HOST、OMS、UCI 和 SOSA TM 标准。我们的研究以罗克韦尔柯林斯在开发开放标准和在我们的解决方案中实施方面之前和正在进行的工作为基础。本文将介绍相关的航空电子开放架构标准，讨论每个标准的关键属性，比较标准之间的关系，并研究通过集成使用不同开放架构标准实施的系统和子系统来开发集成航空电子解决方案的技术方法。在讨论主要概念之后，本文将介绍一个案例研究，详细介绍一个需要集成多个 OSA 标准的假设 VTOL 航空电子系统。案例研究不仅将集中于物理/逻辑集成的技术方面，还将集中于系统工程方法的程序方面。
改进的最佳最差方法 (BWM) 在实际问题中的应用
摘要：最佳最差方法 (BWM) 是多准则决策和定义准则权重系数的强有力工具。然而，在解决实际问题时，存在一些特定的多准则问题，其中多个准则对决策产生相同的影响。在这种情况下，BWM 的传统假设意味着在一组观察到的准则中定义一个最佳准则和一个最差准则。在本文中，提出了一种消除此问题的传统 BWM 的改进。改进的 BWM（BWM-I）为决策者提供了表达其偏好的可能性，即使在存在多个最佳和最差准则的情况下也是如此。这一发展实现了以下目标：（1）BWM-I 使我们能够表达专家的偏好，而不管一组评估准则中最佳/最差准则的数量； (2) 使用 BWM-I 可以降低在比较标准对时出错的可能性，从而提高结果的可靠性；(3) BWM-I 的特点是灵活性，这表现在无论具有相同重要性的标准数量如何，都可以对专家的偏好进行现实处理，并且 BWM-I 可以转换为传统的 BWM（如果有唯一的最佳/最差标准）。为了展示 BWM-I 的适用性，我们将其应用于定义权重 c
SURVICE-TR-06-033 安全分离分析系统安全工程研究 编写人：David H. Hall Brian K. Holcombe Michael S. Ray Ray C. Terry
摘要海军航空系统司令部 (NAVAIR) 与 SURVICE 工程公司签订了合同，以审查与确定空射武器系统的安全分离（最短射击时间或射击距离）和安全逃逸（武器目标撞击）计算及相应的释放条件有关的现行技术要求、方法、假设和方法。本文报告了该研究的结果，比较了两种海军方法：一种是位于加利福尼亚州中国湖的海军空战中心武器部 (NAWCWD)，另一种是位于马里兰州帕塔克森特河的海军空战中心飞机部 (NAWCAD)；位于佛罗里达州埃格林空军基地的空军寻求鹰办公室方法；以及位于阿拉巴马州红石兵工厂的航空工程局的陆军方法。研究小组采访了可用的服务专家；审查了在各个会场展示的简报和文件；并分析了可用的建模和仿真 (M&S) 文档。该研究还借鉴了正在进行的联合攻击战斗机 (JSF) 联合安全逃逸分析解决方案 (JSEAS) 开发工作的结果。比较标准包括假设、要求、定义、飞机建模、武器建模以及各军种使用的安全逃逸/安全武装建模和模拟套件。该研究最后提出了改进上述每个领域的建议。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
安全分离分析系统安全...
摘要海军航空系统司令部 (NAVAIR) 与 SURVICE 工程公司签订了合同，以审查与确定安全间隔（最小投弹时间或投弹距离）和安全逃逸（武器目标撞击）计算以及空射武器系统相应的释放条件相关的当前技术要求、方法、假设和方法。本文件报告了该研究的结果，比较了两种海军方法：一种是位于加利福尼亚州中国湖的海军空战中心武器部 (NAWCWD)，另一种是位于马里兰州帕塔克森特河的海军空战中心飞机部 (NAWCAD)；位于佛罗里达州埃格林空军基地的空军寻求鹰办公室方法；以及位于阿拉巴马州红石兵工厂的航空工程局的陆军方法。研究小组采访了可用的服务专家；审查了在各个场所展示的简报和文件；并分析了可用的建模和仿真 (M&S) 文档。该研究还借鉴了正在进行的联合攻击战斗机 (JSF) 努力的结果，以开发联合安全逃生分析解决方案 (JSEAS)。比较标准包括假设、要求、定义、飞机建模、武器建模以及各个服务命令使用的安全逃生/安全武装建模和模拟套件。该研究最后提出了改进每个领域的建议。
人工智能聊天机器人：传统与深度机器学习技术的综述
摘要：人工智能 (AI) 使机器变得智能，最重要的是使用机器学习 (ML)，机器经过训练能够做出更好的决策和预测。特别是，基于 ML 的聊天机器人系统已经开发出来，使用自然语言处理 (NLP) 技术模拟与人的聊天。聊天机器人在许多领域的应用迅速增加，包括教育、医疗保健、文化遗产、支持系统和营销以及娱乐。聊天机器人有潜力改善人与机器的互动，而 NLP 可以帮助它们更清楚地理解人类语言，从而做出正确而智能的回应。除了经典的 ML 技术外，深度学习 (DL) 还吸引了许多研究人员使用更复杂、更准确的技术开发聊天机器人。然而，尽管研究已经为英语广泛开发了聊天机器人，但对阿拉伯语的研究相对较少，这主要是因为与英语相比，阿拉伯语的复杂性和缺乏适当的语料库。尽管已有多项调查研究回顾了聊天机器人系统的最新进展，但这些研究 (a) 并未全面概述阿拉伯语聊天机器人与英语聊天机器人所使用的技术有何不同；(b) 很少关注 ANN 在聊天机器人开发中的应用。因此，在本文中，我们对聊天机器人研究进行了文献调查，以突出 (1) 聊天机器人的经典和深度 ML 技术之间的差异；以及 (2) 阿拉伯语聊天机器人与其他语言聊天机器人所采用的技术之间的差异。为此，我们提出了各种技术比较标准，并从收集的研究中提取相应的数据，并就阿拉伯语聊天机器人开发的进展以及未来仍需做的事情提供见解。